私たち自身は区別できなくても、コンピューターは数十羽の鳥を一貫して認識できます。
この人たち。したがって、私たちの研究は、野鳥の研究における最大の限界の 1 つである 識別 を克服する機会を提供します。個人。アンドレ・フェレイラ氏、フランス機能進化生態学センター（CEFE）博士
この研究には、次のような国の科学者が参加しました。フランス、ドイツ、ポルトガル、南アフリカの機関。彼らは、人工知能を使用して鳥を個別に識別するプロセスについて説明しています。これには、何千ものラベル付き鳥画像を収集し、そのデータを使用して人工知能モデルをトレーニングおよびテストすることが含まれます。この研究は、AI 支援による鳥の識別プロセスにおける最初の成功した試みを表しています。
研究者たちは人工のモデルを訓練しました野生個体群の個々の鳥の画像を認識する知能。トレーニング後、AI モデルは、これまで見たことのないさまざまな個人の画像でテストされました。その結果、アルゴリズムは野生種について 90% の精度ですべての個体を命名しました。
動物行動研究では、個人種の同定は、研究者が研究できる最も費用と時間のかかる行動および人口規模の制約の1つです。鳥の脚に色付きの縞模様を付けるなどの最新の識別方法も、動物にとってストレスになる可能性があります。
これらの問題は、人工知能モデルを使用して解決できます。個体群を長期間監視する際には、個々の動物を互いに区別する能力が重要です。
ただし、個々の鳥の外観は異なる場合があります。時間の経過とともに、たとえばモルティングが原因であり、これが人工知能モデルのパフォーマンスにどのように影響するかは不明です。数か月後に撮影された同じ鳥の画像は、異なる個人として誤って識別される可能性があります。
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